Controles de Calidad de Datos Automatizados en Great Expectations

Incorporo controles de calidad de datos automatizados en tus pipelines para que los números incorrectos nunca lleguen a los tableros y modelos. La herramienta principal es Great Expectations, pero usaré marcos similares si es necesario. En lugar de aprender sobre un problema en una reunión de informes, lo detectas en el momento de la carga o transformación de la tabla.

Al principio, perfilo tus tablas reales y hablo con las personas que usan los datos, luego escribo controles para lo que importa: conteos de filas dentro de límites aceptables, columnas sin valores nulos, unicidad de claves, categorías de conjuntos conocidos, fechas correctas y distribuciones que no deberían cambiar repentinamente. Incorporo estos controles en los pasos de carga y transformación — Airflow, dbt, cron o scripts simples — para que un lote defectuoso se detenga antes de romper los informes.

Cuando algo falla, recibes una alerta clara que muestra la columna y la regla, además de Documentos de Datos en vivo con historial y tasas de éxito. Entrego código limpio y documentado y un libro de operaciones para que tu equipo pueda extender los controles por sí mismos.

— Perfilado y lista priorizada de reglas
— Controles en cargas y transformaciones
— Alertas de anomalías y frescura a Slack o correo electrónico
— Documentos de Datos, libro de operaciones y entrega del proyecto